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우리가 해결하고자 하는 문제

제품 기능을 나열하는 대신, 우리가 정의한 문제를 적었습니다. 어느 자리에서 일하든 결국 이 네 가지 중 하나를 만나게 됩니다.

1. 01

   이력이 끊긴 배터리의 남은 수명을 예측하는 문제

   대부분의 배터리는 기록에 빈틈이 있는 채로 들어옵니다. 제조사가 다르고, 과거를 알 수 없고, 노화 정도도 제각각입니다. 그래도 남은 수명이 얼마인지 근거와 함께 말해야 합니다. 데이터가 부족할 때도 무리하지 않도록 전기화학과 딥러닝을 함께 쓰는 모델이 필요한 이유입니다.

2. 02

   벤더마다 다른 신호를 하나의 언어로 맞추는 문제

   BMS 벤더마다 화면도, 결함 코드도, 단위도 다릅니다. 이를 정규화하기 전에는 한 사이트의 이상 징후를 다른 사이트와 비교할 수 없고, 전체에서 배울 수도 없습니다. 무엇을 공통으로 올리고 무엇을 벤더별로 남길지는 사이트마다 다시 정해야 합니다.

3. 03

   한 단계의 판정을 다음 단계의 근거로 잇는 문제

   배터리는 도입, 운용, 사용 후를 거치며 주인도 시스템도 바뀝니다. 넘겨지는 순간 기록이 끊기면 다음 판단은 처음부터 다시 시작합니다. 어떤 인계에서도 살아남는 데이터를 설계해, 도입 때의 진단이 사용 후 판정까지 이어지게 하는 것이 우리의 일입니다.

4. 04

   실제 설비를 제어해도 되는 소프트웨어를 만드는 문제

   배터리는 불이 날 수 있기에 문제를 찾아내는 것만으로는 충분하지 않습니다. JD EMS는 실시간으로 부하를 나누고 모듈을 차단하므로, 잘못된 판단은 물리적인 결과로 이어집니다. 빠르면서도 필요한 곳에서는 보수적이고, 현장에서 검증할 수 있는 제어를 만드는 일은 대시보드를 만드는 일과 전혀 다릅니다.